科研产出
基于磷指数模型的海河流域农田磷流失环境风险评价
《农业工程学报 》 2020 EI 北大核心 CSCD
摘要：农田面源磷流失是导致水体富营养化的主要原因,识别农田磷流失的关键源区、影响因子是农田面源污染防治的重要环节.该研究以海河流域为研究区,采用磷指数模型,选取土壤有效磷含量、磷肥施用量作为源因子,以土壤侵蚀模数、年径流深、农田和水体间归一化距离指数作为迁移因子,结合GIS技术评估海河流域农田磷流失风险,并利用结构方程模型研究农田磷流失风险指数与各影响因子间关系.结果表明:1)海河流域农田土壤有效磷、磷肥施用量、土壤侵蚀模数、年径流深及归一化距离指数处于中-低、中-高、极低、中-高和高级别风险等级的区域面积占比最高,分别占农田总面积的66.5%、61.1%、99.0%、54.2%和64.8%;2)影响农田磷流失的关键因子为迁移因子,其中关键的迁移因子为年径流深及归一化距离指数;3)源因子与迁移因子间呈极显著负相关(P<0.01),土壤性质(包括土壤质地及有机碳含量等)与源因子呈极显著负相关(P<0.01),与迁移因子呈极显著正相关(P<0.01);4)海河流域农田磷流失关键源区位于黄河北岸的山东省和河北省东南部的平原农耕区、海河流域西北部的山区地带.该研究结果对流域尺度上农田磷流失研究的方法创新有所裨益,可为海河流域农田面源污染防治提供科学参考.
关键词： 农田 模型 面源污染 磷流失 磷指数模型 关键源区 结构方程模型 海河流域
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基于无人机高光谱遥感的冬小麦株高和叶面积指数估算
《农业机械学报 》 2020 EI 北大核心 CSCD
摘要：为了快速、准确地估算叶面积指数（LAI）通过无人机搭载成像高光谱相机获取了冬小麦3个生育期的影像数据从中提取出株高（Hcsm）。首先,分析了植被指数、Hcsm与LAI的相关性,挑选出最优植被指数;然后,分别构建了单个参数的LAI线性估算模型;最后,以植被指数、植被指数结合Hcsm为模型输入因子采用偏最小二乘回归方法构建LAI估算模型。结果表明:通过无人机高光谱遥感影像提取的Hcsm精度较高（R2=0.95）;在不同生育期,大部分植被指数和Hcsm均与LAI呈0.01显著相关水平;基于最优植被指数结合Hcsm估算LAI的精度优于仅基于最优植被指数或Hcsm的估算精度;以植被指数、植被指数结合Hcsm为输入变量,通过偏最小二乘回归构建的LAI估算模型在开花期估算精度达到最高,并且以植被指数结合Hcsm为自变量估算LAI的能力更佳（建模R2=0.73,RMSE为0.64）。本研究方法可以提高LAI估算精度,为农业管理者提供参考。
关键词： 冬小麦 叶面积指数 株高 高光谱 植被指数 偏最小二乘
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小麦粉中偶氮甲酰胺添加剂的拉曼高光谱检测方法研究
《光谱学与光谱分析 》 2020 EI 北大核心 CSCD
摘要：采用拉曼高光谱成像技术研究了小麦粉中偶氮甲酰胺添加剂的定量检测方法.将小麦粉和偶氮甲酰胺图像中各像素点对应的拉曼光谱组合形成新拉曼光谱,同小麦粉偶氮甲酰胺混合样品的拉曼光谱建立偏最小二乘模型,模型回归系数应用于混合样品图像后将其重建为灰度图像,使用阈值分割法转换为二值图像实现小麦粉中的偶氮甲酰胺的检测.偶氮甲酰胺实际浓度同检测到的偶氮甲酰胺像素点之间具有良好的线性关系,决定系数r~2=0.987 6,表明该研究所建立的方法可用于小麦粉中偶氮甲酰胺添加剂的无损定量检测.
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基于模拟退火算法的无人机山地作业能耗最优路径规划
《农业机械学报 》 2020 EI 北大核心 CSCD
摘要：为提高无人机在丘陵山地区域的作业效率,以四旋翼无人机为试验对象,通过对无人机三维运动的受力分析提出无人机三维运动的能效系数;对无人机自身性能进行测试,完成无人机功率与升力模型的拟合,拟合决定系数为0.9894,并在此基础上不同负载下完成能效系数的计算;最终,通过设计相应的模拟退火算法完成无人机在山地作业情况下的能耗最优作业路径规划.试验表明,当飞行速度为2 m/s时,在不同恒定负载情况下,无人机能耗最优路径比常规路径最多可节约能耗30.16%,比最短路径最多可节约能耗5.47%;在负载实时变化情况下,能耗最优路径比常规路径可节约能耗32.04%,比最短路径可节约能耗11.72%.说明模拟退火算法可在能耗约束条件下对无人机进行作业路径规划,且具有较好的路径规划效果.
关键词： 山地作业 航空植保 无人机 路径规划 模拟退火算法
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基于高动态范围成像的温室番茄植株图像色彩矫正方法
《农业机械学报 》 2020 EI 北大核心 CSCD
摘要：针对温室番茄智能化管理视觉信息稳定获取的需要,研究了基于高动态范围成像技术的番茄植株图像色彩矫正方法,以克服复杂自然光照条件对作业对象色彩稳定呈现的客观限制.鉴于温室内光照时空波动和复杂背景辐射强度突变导致图像色彩失真,提出了融合多曝光强度图像的摄像机辐射响应模型标定方法;分别提取曝光时间为0.01、0.05、0.08、0.10 ms的4幅图像离散像素点的Y通道亮度信息,求解特定视场下像素点亮度与曝光度的函数关系,在此基础上以低曝光度图像亮度为参考,估计摄像机全局视场的辐射强度;采用S曲线函数压缩高动态范围图像数据,将视场辐射强度映射为图像亮度,实现对低曝光图像的色彩矫正重构;最后,通过现场试验对色彩矫正方法进行验证,试验结果表明,不同场景和时段的番茄植株图像的灰度信息量、离散程度和清晰度均得到改善,图像灰度信息熵、标准方差和平均梯度平均提高16.87%、9.81%和19.49%.本研究可为农业复杂光照条件下作业对象图像色彩信息的获取研究提供参考.
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基于光谱信息的玉米变量追肥控制系统优化设计与试验
《农业机械学报 》 2020 EI 北大核心 CSCD
摘要：基于近地光谱信息的玉米变量追肥技术是实现氮肥科学合理施用的有效途径.为提高追肥控制系统的光谱信息获取精度及控制精度,对光谱传感器布置方式及系统控制方法进行了优化设计,并进行了田间追肥试验.对行式及分布式布置方式对比试验表明:光谱传感器分布式布置方式采集NDVI优于对行式布置方式,获取NDVI均值平均提高6.4%,方差平均降低0.038.NDVI采集数据采用滑动窗口均值滤波算法进行滤波,滑动窗口边长为15,均方差为0.007 9.系统响应特性试验表明,系统的平均响应时间为1.5s,平均稳态误差绝对值为0.775 r/min,平均超调量为10.6%,系统在排肥轮工作转速范围内具有较高的控制精度.田间施肥量控制效果评价试验表明,排肥理论转速与监测转速的平均相对误差为3.35%,可以实现精准施肥的目标.
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小型方捆机草捆动态称量系统信号分析与处理
《农业机械学报 》 2020 EI 北大核心 CSCD
摘要：为实现小型方捆机草捆动态称量系统的准确测量,降低地面颠簸和机械传动引起的振动对草捆质量测量精度的影响,分析了打捆机作业速度、拖拉机PTO启停对草捆动态称量系统压力和角度噪声信号的作用机理。当系统采样频率为40 Hz时,压力噪声信号频率主要在0.1～16 Hz;角度噪声信号频率主要在3～4 Hz和16～17 Hz;打捆机作业速度与噪声信号强度呈正相关。在信号分析基础上,研究了信号处理方法。为提高滤波精度,首先采用基于3σ准则的双阈值动态滤波方法对信号进行预处理,消除奇异值影响,再利用分段线性插值补充空缺点,最后设计一种巴特沃斯带阻滤波器对噪声信号进行消除。田间试验结果表明,采用该方法对信号进行处理后,草捆质量预测相对误差为-4.15%～4.17%,优于均值滤波得到的结果,且该滤波方法适应性更好,更符合实际生产需要。
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基于无人机数码影像的马铃薯生物量估算
《农业工程学报 》 2020 EI 北大核心 CSCD
摘要：株高和植被覆盖度（Vegetation Coverage, VC）是估算生物量的重要参数,而生物量的准确估算对农业生产具有重要作用。该研究获取马铃薯现蕾期、块茎形成期、块茎增长期、淀粉积累期和成熟期的无人机和地面数码影像,并实测株高、地上生物量和地面控制点（Ground Control Point, GCP）的三维空间坐标。首先基于数字表面模型（Digital Surface Model, DSM）提取马铃薯株高,其次利用地面和无人机数码影像提取马铃薯VC实测值和估测值,然后将提取的株高、VC和二者乘积与选取的11种植被指数和生物量作相关性分析,挑选出相关性较好的前6种植被指数和3种农学参数,最后通过线性回归（Linear Regression,LR）、偏最小二乘回归（Partial Least Square Regression,PLSR）、随机森林（Random Forest,RF）算法和支持向量机（Support Vector Machine, SVM）估算生物量。结果表明,提取株高和实测株高拟合的决定系数为0.86,标准均方根误差为13.42%;提取VC值和实测VC值拟合的决定系数为0.84,标准均方根误差为15.76%;利用LR建模和验证精度由低到高依次为提取的株高、VC和二者乘积,每种变量的估算效果均从现蕾期到块茎增长期逐渐变好,从淀粉积累期到成熟期逐渐变差;每个生育期利用3种方法以不同变量估算生物量效果依次由低到高为植被指数、植被指数结合提取株高、植被指数结合提取VC、植被指数结合提取的株高和VC,其中PLSR模型效果优于RF和SVM模型。该研究为马铃薯长势快速监测提供参考。
关键词： 模型 无人机 生物量 马铃薯 株高 植被覆盖度 植被指数
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基于级联卷积神经网络的番茄花期识别检测方法
《农业工程学报 》 2020 EI 北大核心 CSCD
摘要：对作物花期状态的准确识别是温室作物授粉的前提.为提高花期识别的准确率,该研究以温室番茄为例,提出一种基于级联卷积神经网络的番茄花期识别检测方法.首先采用改进的基于特征金字塔花束提取神经网络(FlowerExtraction Feature Pyramid Networks,FE-FPN)实现番茄花束的局部区域提取,并采用Prim最小生成树对提取的花束区域图像进行识别优先级排序,然后按序将其输入到改进的Yolov3网络,实现番茄花朵不同花期的精准辨识检测.在包含4类花期、共1600幅样本的番茄花束图像数据集上进行试验验证,本文方法对番茄不同花期的检测性能较好,平均检测精度达到了82.79%,平均单张检测时间为12.54 ms,各花期检测精度为花蕾期85.71%、全开期95.46%、谢花期62.66%、初果期88.34%;相比Mask R-CNN和空间金字塔池化网络(Spatial Pyramid Pooling Networks,SPP-Net),平均检测精度提高了3.67和2.39个百分点,而且识别错误率比基础Yolov3网络降低了1.25个百分点.最后,将本文所提方法部署到大型玻璃温室环境下番茄授粉机器人上进行实际验证,识别准确率为76.67%,除去漏提取花束准确率达85.18%.研究结果可为设施番茄授粉机器人的精准作业提供重要依据.
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小麦联合收获机测产误差动态自校准方法设计与试验
《农业机械学报 》 2020 EI 北大核心 CSCD
摘要：为了进一步提高小麦联合收获机谷物测产系统的准确性与稳定性,本文在第1代基于光电漫反射原理的小麦联合收获机测产装置基础上,结合定量螺旋输送原理,设计了一套联合收获机测产误差动态自校准系统,提出了一种在联合收获机动态条件下,测产误差自动进行反馈校准的方法。该系统由谷物体积传感器、卸粮转速传感器、粮仓粮位传感器、数据采集与处理模块、显示终端和误差反馈校准软件组成。2020年6月在北京市小汤山国家精准农业研究示范基地分别进行了卸粮转速传感器性能试验、室内螺旋输送台架试验和室外田间动态自校准性能验证试验。卸粮转速传感器性能试验结果表明卸粮转速传感器相对误差小于2%。台架试验结果表明,在不同的卸粮转速下,系统监测值与实际输出值误差不大于2.5%,定量螺旋输送谷物瞬时流量与转速呈线性关系,R2达到0.993 7。田间试验表明,采用测产误差动态自校准方法的测量误差在-2.95%～3.13%,比未使用该方法的测产装置测量结果降低了0.45个百分点,同时系统的误差波动减小。测产误差动态自校准方法为小麦田间产量信息的准确获取提供了一种新的测量手段。
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